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								      本發(fā)明涉及水利工程技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種水利工程施工進(jìn)度智能管理系統(tǒng)。通過(guò)獲取BIM模型中的幾何與語(yǔ)義信息、三維地質(zhì)參數(shù)分布圖，機(jī)械位姿數(shù)據(jù)，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，對(duì)多模態(tài)水利施工數(shù)據(jù)中的幾何與語(yǔ)義信息進(jìn)行分割，將時(shí)序數(shù)據(jù)映射到工序狀態(tài)空...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于差異化校準(zhǔn)的企業(yè)能耗和碳排放核算方法、系統(tǒng)，該方法先采集區(qū)域內(nèi)同一行業(yè)各企業(yè)歷史生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)信息，然后根據(jù)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)信息對(duì)所有企業(yè)進(jìn)行聚類分析，并選取各企業(yè)集群中位于聚類中心的企業(yè)作為標(biāo)桿企業(yè)，再通過(guò)標(biāo)桿企業(yè)安裝的能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于支付交易數(shù)據(jù)的異質(zhì)性營(yíng)銷策略評(píng)估方法，涉及因果推斷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)商戶的支付交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建商戶交易與經(jīng)營(yíng)情況之間的數(shù)據(jù)表；數(shù)據(jù)表包括協(xié)變量、處理變量、工具變量和結(jié)果變量對(duì)應(yīng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)協(xié)變量、工具變量和處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)分析的店鋪運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，涉及大數(shù)據(jù)應(yīng)用與商業(yè)運(yùn)營(yíng)管理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括：多源數(shù)據(jù)采集模塊收集店鋪內(nèi)外部多源數(shù)據(jù)并標(biāo)記異常；數(shù)據(jù)處理模塊清洗數(shù)據(jù)并提取店鋪空間、消費(fèi)趨勢(shì)等特征；區(qū)域趨勢(shì)建模模塊構(gòu)建模型，量化店鋪對(duì)區(qū)域趨...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的智能導(dǎo)購(gòu)?fù)扑]方法及系統(tǒng)，涉及智能導(dǎo)購(gòu)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括構(gòu)建商品網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；對(duì)目標(biāo)客戶進(jìn)行購(gòu)買力波動(dòng)帶量化、決策耐心衰減曲線建模和購(gòu)物路徑容忍度分析，建立目標(biāo)客戶的三維價(jià)值模型；采用商品關(guān)聯(lián)挖掘策略生成動(dòng)態(tài)優(yōu)選商...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N訂單配額管理方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及產(chǎn)品管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)與目標(biāo)經(jīng)銷商關(guān)聯(lián)的多個(gè)門(mén)店的收貨數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)經(jīng)銷商的當(dāng)前庫(kù)存量，動(dòng)態(tài)計(jì)算目標(biāo)經(jīng)銷商的第一訂單配額上限；在接收到第一用戶的配額調(diào)整請(qǐng)求之后，根據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字模型處理的灌溉參數(shù)配置方法及系統(tǒng)，屬于水分供給技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集目標(biāo)生長(zhǎng)環(huán)境及狀態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后建立目標(biāo)生長(zhǎng)與環(huán)境因素的定量關(guān)系模型；基于該模型預(yù)測(cè)目標(biāo)需水量和水分供給需求，結(jié)合水源及水分供給...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖形處理器能效預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取當(dāng)前運(yùn)行中的目標(biāo)服務(wù)器內(nèi)的圖形處理器的芯片溫度和供電電壓；獲取性能計(jì)數(shù)器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的圖形處理器的硬件行為數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前性能計(jì)數(shù)器數(shù)據(jù)；將當(dāng)前性能計(jì)數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像拼接技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于SuperPoint與全局鄰接優(yōu)化的無(wú)人機(jī)紅外圖像拼接方法，通過(guò)對(duì)獲取無(wú)人機(jī)連續(xù)拍攝的紅外圖像進(jìn)行灰度化、直方圖均衡化預(yù)處理；通過(guò)SuperPoint算法檢測(cè)特征點(diǎn)，并通過(guò)FLANN算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配...
								
        
							
        
							
						
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								      基于多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的方法難以兼顧計(jì)算成本、模型復(fù)雜度和高分辨率圖像重建質(zhì)量的問(wèn)題。低分辨率圖像輸入多尺度大核蒸餾注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，輸出高分辨率圖像；所述的多尺度大核蒸餾注意...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及多光譜圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于空間光譜差異先驗(yàn)引導(dǎo)的多光譜圖像融合方法及系統(tǒng)，方法包括對(duì)LRMS圖像進(jìn)行上采樣并與全色圖像逐波段相減及拼接，獲得空間差異輸入特征圖；通過(guò)空間差異先驗(yàn)引導(dǎo)分支提取多尺度空間特征圖；將上采樣LRM...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了基于頻域信息過(guò)濾的磁粒子成像分辨率提升方法及系統(tǒng)，涉及磁粒子成像技術(shù)領(lǐng)域。包括將原始磁粒子成像數(shù)據(jù)輸入至Transformer模型中，通過(guò)編碼器中的融合頻域判別前饋網(wǎng)絡(luò)模塊選擇性過(guò)濾磁粒子成像數(shù)據(jù)中的頻域信息，得到編碼器的輸出；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法和內(nèi)窺鏡，內(nèi)窺鏡包括至少兩種預(yù)設(shè)光源，各預(yù)設(shè)光源發(fā)出單一預(yù)設(shè)色溫的光照，內(nèi)窺鏡圖像色溫校正方法包括：獲取內(nèi)窺鏡在至少兩種預(yù)設(shè)光源下的混合色溫采集圖像；將混合色溫采集圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種復(fù)雜天氣下高速公路交通圖像增強(qiáng)方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比解決了圖像恢復(fù)質(zhì)量差和性能不穩(wěn)定的缺陷。本發(fā)明包括以下步驟：獲取高速公路惡劣天氣下的退化圖像；計(jì)算退化圖像的衰減系數(shù)；基于衰減系數(shù)計(jì)算退化圖像的細(xì)節(jié)層；增強(qiáng)退化圖像的細(xì)節(jié)層；交...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種煙葉中葉綠素和類胡蘿卜素含量的非破壞性檢測(cè)方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化圖像采集環(huán)境，通過(guò)工業(yè)面陣相機(jī)獲取RGB圖像；隨后利用HSV色彩空間進(jìn)行閾值分割、輪廓提取和旋轉(zhuǎn)校正，獲取標(biāo)準(zhǔn)化葉片圖像；接著構(gòu)建雙...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺陷檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法、缺陷檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：采用初始教師模型對(duì)樣本工業(yè)圖像進(jìn)行逐層特征提取，得到多層次樣本第一特征圖；采用逐層融合模塊對(duì)多層次樣本第一特征圖進(jìn)行逐層下采樣及融合，得到多階段融合特征圖；采用初始...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于醫(yī)學(xué)影像特征的間質(zhì)性肺疾病定量檢索方法,所述方法包括：獲取肺部CT圖像，并對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)肺部CT圖像通過(guò)預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行三維重建，獲取肺部區(qū)域的三維空間模型；基于肺部CT圖像，通過(guò)預(yù)設(shè)病灶檢測(cè)模型，獲取病灶...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像重建與多模態(tài)融合的福壽螺卵智能檢測(cè)方法，對(duì)采集的包含福壽螺卵的可見(jiàn)光圖像和紅外圖像進(jìn)行圖像重構(gòu)，獲取可見(jiàn)光重構(gòu)特征和紅外重構(gòu)特征；對(duì)可見(jiàn)光圖像和紅外圖像進(jìn)行多尺度特征提取，得到可見(jiàn)光多尺度特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的光纖熔接質(zhì)量檢測(cè)方法，其方法包括：獲取光纖熔接過(guò)程視頻中光纖的邊緣熔接圖像序列；根據(jù)光纖邊緣熔接圖像序列上單側(cè)光纖的光流場(chǎng)的規(guī)則程度，計(jì)算目標(biāo)圖像的單側(cè)光纖對(duì)接軌道偏移程度；根據(jù)光纖的邊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的晶體表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先在晶體訓(xùn)練圖像中，綜合所有晶體分塊圖像的缺陷綜合形態(tài)度量，獲取晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點(diǎn)程度；根據(jù)每個(gè)晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點(diǎn)程度，對(duì)晶體訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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